Giresun'un 10 Yıllık Yağış Raporu Açıklandı! Yapay Zeka Bile Tahmin Etmekte Zorlanıyor!

Artvin Çoruh Üniversitesi ve Eskişehir Osmangazi Üniversitesi araştırmacıları tarafından yayınlanan bilimsel çalışma, Giresun’un Doğu Karadeniz’de aşırı ve ani yağış riski en yüksek iller arasında yer aldığını ortaya koydu. Makine öğrenmesi yöntemleriyle yapılan yağış tahmin analizlerinde yapay zekâ modellerinin genel eğilimi yakaladığı, ancak Giresun’daki ani ve keskin yağış dalgalanmalarını öngörmekte yetersiz kaldığı tespit edildi.

Turkish Journal of Forest Science (Türk Ormancılık Bilimi Dergisi) dergisinin 2026 yılı sayısında yayımlanan "Makine Öğrenmesi Yöntemleri İle Yağış Tahmini: Orta ve Doğu Karadeniz Bölgesi Örneği" başlıklı araştırma, küresel ısınmaya bağlı olarak değişen bölgesel yağış rejimlerini bilimsel verilerle gözler önüne serdi. İbrahim Edibali Atalay ve Dr. Serdar Neslihanoğlu tarafından hazırlanan çalışmada, 2015-2024 yılları arasındaki 10 yıllık günlük veriler analiz edilerek yapay zekâ ve makine öğrenmesi modellerinin bölgedeki tahmin başarısı ölçüldü.

Giresun, Rize İle Birlikte Bölgenin En Riski İki İilinden Biri!

Araştırma kapsamında incelenen 8 il arasında Giresun, yağış rejimi şiddeti ve oynaklığı açısından dikkat çekici verilerle öne çıktı. Giresun, 10 yıllık periyotta günlük 64,3 milimetrelik maksimum yağış değeriyle Rize ve Trabzon gibi diğer illere kıyasla daha yüksek tekil günlük ekstrem yağış olaylarına sahne oldu. Kutu grafiği ve değişkenlik analizlerinde de Rize ile birlikte en geniş oynaklık aralığına sahip iki kıyı ilinden biri olan Giresun'daki yağış serisinde görülen bu keskin dalgalanmalar, ani ve şiddetli lokal yağışlara işaret ederken sel, taşkın ve heyelan riskini doğrudan tırmandırıyor.

Yapay Zeka Genel Trendi Yakalıyor, Ani Baskın Yağışlarda Yetersiz Kalıyor Araştırmada CatBoost, XGBoost, LightGBM ve derin öğrenme tabanlı POA-VMD-LSTM modellerinin 3 aylık gelecek tahmin performansları kıyaslandı. Geçmiş verilerin modellenmesinde yaprak odaklı yapısıyla LightGBM en düşük hata oranını sunarken, ileriye dönük gelecek tahminlerinde ise aşırı öğrenmeye karşı dirençli olan CatBoost algoritması en başarılı sonucu verdi. Ancak genel analizde yapay zekâ modellerinin illerdeki genel mevsimsel yağış trendlerini yakalamada oldukça başarılı olduğu, buna karşın Giresun gibi ani ve yüksek frekanslı yağış piklerinin yaşandığı illerdeki dikey sıçramaları ve ani yağış baskınlarını tahmin etmekte yetersiz kaldığı gözlemlendi.

Bölgesel Su Yönetimi ve Afet Erken Uyarı Sistemleri İçin Kritik Rapor Araştırmayı gerçekleştiren bilim insanları, Orta ve Doğu Karadeniz’de dağların kıyıya paralel uzanması nedeniyle nemli havanın tutulduğunu ve heterojen bir iklim yapısının ortaya çıktığını belirterek, geleneksel istatistiksel yöntemler yerine olasılıksal ve çok değişkenli yapay zekâ modellerine geçilmesi gerektiğini ifade etti. Çalışmada elde edilen bulguların; Giresun ve bölge genelinde tarımsal sulama planlaması, orman kaynaklarının sürdürülebilirliği, taşkın risk yönetimi ve yerel yönetimlerin afet erken uyarı mekanizmaları için stratejik bir altlık oluşturduğu kaydedildi.

Son bir ayda yenigiresun.net sitesinde 209.700 gerçekleşti.